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Technisches Gebiet
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Die vorliegende Erfindung betrifft ein Routenprädiktionsverfahren zur Bestimmung einer von einem Fahrzeug voraussichtlich zurückzulegenden Route unter Verwendung von Wahrscheinlichkeitsmodellen.
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Stand der Technik
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Für den Betrieb von Hybridfahrzeugen und besonders für Elektrofahrzeuge ist es notwendig, die Reichweite auf Basis der vorhandenen Energieressourcen und der bevorstehenden Wegstrecke zu ermitteln. Die vorhandenen Energieressourcen können an Bord des Fahrzeugs ermittelt werden. Zur Ermittlung der bevorstehenden Wegstrecke sind Zielinformationen notwendig, welche üblicherweise vom Fahrer über ein Navigationssystem mit Routenplanung bereitgestellt werden. Anhand der Routenplanung kann der Energiebedarf für das Bewältigen der Route bestimmt und zur Reichweitenermittlung herangezogen werden. Die Routenplanung kann auch in Hinsicht auf einen möglichst geringen Bedarf an Energie oder auch in Hinsicht auf vorhandene Nachladestellen geplant werden. Werden jedoch vom Fahrer keine Zielinformationen bereitgestellt, ist keine genaue Berechnung der Reichweite möglich.
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Aus der Offenlegungsschrift
DE 10 2010 007 851 A1 geht ein Aktualisierungsverfahren zur kontinuierlichen Aktualisierung einer ermittelten Reichweite für Fahrzeuge mit Hybridantrieb oder elektrischem Antrieb hervor. Dazu werden unter anderem Routenparameter verwendet, die auf Basis von Lerndatensätzen vorausgesagt werden. Wird vom Benutzer kein Ziel zur Bestimmung einer Route angegeben, wird eine wahrscheinlichste Route bestimmt und zur Ermittlung der Reichweite herangezogen. Es werden eine aktuelle Fahrzeugposition und aktuelle Fahrtrichtung ermittelt und für einen Vergleich mit einer in den Lerndatensätzen gespeicherten Route herangezogen. Die gespeicherten Routen können vom Benutzer eingegebene Routen, berechnete oder auch gelernte Routen sein. Dadurch ist es möglich, regelmäßig gefahrene, gelernte Routen zur Aktualisierung der Reichweite einzubeziehen.
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Stimmt jedoch die aktuelle Fahrzeugposition und die aktuelle Fahrtrichtung nicht mit einer in dem Lerndatensatz gespeicherten Route überein, kann keine Berechnung der Reichweite auf Basis einer gelernten Route erfolgen.
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Aufgabe der Erfindung
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Die Aufgabe der Erfindung besteht darin, ein Routenprädiktionsverfahren zur Bestimmung einer von einem Fahrzeug voraussichtlich zurückzulegenden Route unter Verwendung von Wahrscheinlichkeitsmodellen bereitzustellen.
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Lösung der Aufgabe
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Die Aufgabe wird durch ein Verfahren nach den Merkmalen des Patentanspruches 1 gelöst. Vorteilhafte Weiterbildungen ergeben sich aus den Unteransprüchen und dem Ausführungsbeispiel.
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Beschreibung der Erfindung
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Die vorliegende Erfindung stellt ein Routenprädiktionsverfahren zur Bestimmung einer von einem Fahrzeug voraussichtlich zurückzulegenden Route unter Verwendung von Wahrscheinlichkeitsmodellen bereit.
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Unter Verwendung von Wahrscheinlichkeitsmodellen ist die voraussichtliche Route, die das Fahrzeug zurücklegen wird, anhand einer bisher gefahrenen Route und anhand von Kartendaten bestimmbar. Dazu werden Einzelwahrscheinlichkeiten sowie umgebungsspezifische Merkmale verwendet und eine Gesamtwahrscheinlichkeit für eine jeweilige Route ermittelt, mittels derer eine wahrscheinlichste Route beziehungsweise ein wahrscheinlichster Routenabschnitt vorausgesagt werden kann.
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Das Routenprädiktionsverfahren zur Bestimmung einer von einem Fahrzeug voraussichtlich zurückzulegenden Route unter Verwendung von Wahrscheinlichkeitsmodellen und unter Verwendung von Kartendaten umfasst die Ermittlung einer aktuellen Fahrzeugposition und einer aktuellen Fahrtrichtung des Fahrzeugs. Auf Basis der ermittelten Fahrzeugposition und der ermittelten Fahrtrichtung werden eine aktuelle Straßenkategorie und der Bereich einzubeziehender Kartendaten definiert.
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In Abhängigkeit der aktuell ermittelten Straßenkategorie, innerhalb welcher sich das Fahrzeug befindet, werden unterschiedliche Wahrscheinlichkeitsmodelle verwendet und zur Bestimmung der voraussichtlich zurückzulegenden Route ausgewählt.
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Es wird eine wahrscheinlichste Route aus dem Ergebnis der Anwendung des ausgewählten Wahrscheinlichkeitsmodells auf den Bereich einzubeziehender Kartendaten bestimmt und als voraussichtlich zurückzulegende Route definiert.
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Dazu werden die Straßen innerhalb eines Straßennetzes in verschiedene Straßenkategorien unterteilt. So werden die Straßen in Wohngebietsstraßen, städtische Hauptstraßen, Landstraßen oder Autobahnen unterteilt.
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Für Wohngebietsstraßen wird zur Berechnung der wahrscheinlichsten Route beziehungsweise des wahrscheinlichsten Routenabschnitts eine Verkettung von Einzelwahrscheinlichkeiten zum Abbiegen an Kreuzungen verwendet. Vor jeder Straßenkreuzung wird eine Abbiegewahrscheinlichkeit berechnet, wobei auch die in Fahrtrichtung vor dem Fahrzeug liegenden Straßenkreuzungen einbezogen werden, welche in Zukunft nach der aktuellen Straßenkreuzung angefahren werden könnten. Umso mehr Straßenkreuzungen analysiert werden können, umso genauer wird das Ergebnis der Vorhersage. Es werden Abbiegewahrscheinlichkeiten für verschiedene Kreuzungstypen berechnet. Die Abbiegewahrscheinlichkeiten der verschiedenen Kreuzungstypen werden in vorteilhafter Weise empirisch ermittelt. Die resultierenden Abbiegewahrscheinlichkeiten werden in dem Fahrzeug gespeichert und während des Betriebs des Fahrzeugs nicht verändert. Es werden individuelle Abbiegewahrscheinlichkeiten für verschiedene Kreuzungstypen definiert.
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Beispielsweise wird für eine Kreuzung zweier durchgehender Straßen eine Abbiegewahrscheinlichkeit von 36% ermittelt. D. h. dass mit einer Abbiegewahrscheinlichkeit von 36% die erste durchgehende Straße verlassen und auf die zweite durchgehende Straße abgebogen wird. Daraus resultiert, dass in jeder Abbiegerichtung eine Abbiegewahrscheinlichkeit von 18% angesetzt wird. Mit einer Wahrscheinlichkeit von 64% wird die durchgehende Straße, auf welcher das Fahrzeug die Kreuzung passiert, nicht verlassen.
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Beispielsweise wird für eine Kreuzung einer durchgehenden Straße und einer einmündenden Straße eine Abbiegewahrscheinlichkeit von 23% für das Abbiegen von der durchgehenden Straße auf die einmündende Straße ermittelt. Das bedeutet, dass beim Anfahren dieses Kreuzungstyps mit einer Wahrscheinlichkeit von 23% abgebogen wird. Mit einer Wahrscheinlichkeit von 77% wird die durchgehende Straße, auf welcher das Fahrzeug die Kreuzung passiert, nicht verlassen. Wird diese Kreuzung jedoch von der einmündenden Straße aus passiert, muss abgebogen werden. So ergibt sich dann basierend auf der ermittelten Abbiegewahrscheinlichkeit von 23% für diesen Kreuzungstyp eine Abbiegewahrscheinlichkeit in jeder Abbiegerichtung von 11,5%, unter der Annahme, dass Umlenken keine Alternative darstellt. Dadurch wird die Wahrscheinlichkeit reduziert, dass dieser Kreuzungstyp von der einmündenden Straße aus angefahren wird.
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Weiterhin wird angenommen, dass der Fahrer des Fahrzeugs innerhalb einer Fahrt dieselbe Straße nur einmal fährt und jede Kreuzung nur einmal anfährt. Daher werden alle bereits befahrenen Straßen und alle bereits angefahrenen Kreuzungen mit einer Wahrscheinlichkeit 0% belegt.
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Für städtische Hauptstraßen wird eine wahrscheinlichste Route über ein wahrscheinlichstes Ziel innerhalb eines aktuellen vorwärtigen Umgebungsbereichs ermittelt. Zur Berechnung der wahrscheinlichsten Route ausgehend von der aktuellen Fahrzeugposition und der aktuellen Fahrtrichtung wird ein vorbestimmter Umgebungsbereich betrachtet. Der aktuelle vorwärtige Umgebungsbereich wird in Abhängigkeit von Fahrparametern des Fahrzeugs und/oder in Abhängigkeit einer Straßenkategorie definiert. Die Begrenzung des Umgebungsbereichs kann im einfachsten Fall durch einen Kegel erfolgen, welcher durch Bereichsparameter, insbesondere durch einen Kegelwinkel und eine Kegelreichweite begrenzt wird. Alternativ können andere Formen verwendet werden, um den zur Betrachtung der Umgebung vorbestimmten Umgebungsbereich zu begrenzen. Die Bereichsparameter können in vorteilhafter Weise in Abhängigkeit der Straßenkategorie oder auch von Fahrparametern, wie beispielsweise die Fahrzeuggeschwindigkeit des Fahrzeugs definiert sein. Innerhalb des aktuellen vorwärtigen Umgebungsbereichs wird nach einem möglichen Zielort gesucht, welcher von dem Fahrer angefahren werden könnte.
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Verschiedene Zielorte, welche für den Fahrer von Bedeutung sein können, sind hinsichtlich ihrer Relevanz unterschiedlich priorisiert. Die Priorisierung kann in Abhängigkeit der Zeit, wie Tageszeit und Wochentag, in Abhängigkeit der Funktion, wie Konsumeinrichtungen, Unterhaltungs- und Freizeiteinrichtungen, Hilfs- und Noteinrichtungen, Geschäfts- und Industrieeinrichtungen sowie Verkehrseinrichtungen und deren individuellen Eigenschaften, in Abhängigkeit der relativen Lage im Umgebungsbereich und/oder in Abhängigkeit der Frequentierung durch Personen, also der Beliebtheit erfolgen. Die Beliebtheit kann zum Beispiel durch ein Verhältnis von Besucherzahl des Zielorts innerhalb eines Zeitbereichs und Einwohnerzahl der Stadt, in welcher sich der Zielort befindet, und dem Vergleich des Verhältnisses mit weiteren Zielorten beschrieben werden. Die Priorität des Zierortes wird in Abhängigkeit wenigstens eines Parameters festgelegt, wobei der Parameter eine Zeit, eine Funktion, eine Lage innerhalb des vorwärtigen aktuellen Umgebungsbereichs oder eine Beliebtheit darstellt. Die Prioritäten werden in Bezug auf Ihre Abhängigkeiten automatisch aktualisiert. Dazu können Verbindungen zu Informationsdiensten hergestellt werden, um aktuelle Informationen oder neue Informationen einzubeziehen.
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Befinden sich mehrere Zielorte nah beieinander, können die Prioritäten der einzelnen Zielorte zu einer gemeinsamen Priorität kumuliert werden. Dadurch erhalten Ballungszentren eine erhöhte Priorität.
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Bewegt sich das Fahrzeug direkt auf einen wahrscheinlichen Zielort zu, so wird die Priorität des Zielortes erhöht. Bewegt sich ein gespeicherter Zielort durch die Bewegung des Fahrzeugs und somit durch die Bewegung des Umgebungsbereichs in die Mitte des Umgebungsbereichs, wird dessen Priorität hochgestuft. Bewegt sich ein gespeicherter Zielort durch die Bewegung des Fahrzeugs und somit durch die Bewegung des Umgebungsbereichs an den Rand und aus dem Umgebungsbereich heraus, wird dessen Priorität dynamisch abgestuft.
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Wird ein wahrscheinlicher Zielort innerhalb eines Umgebungsbereiches ermittelt, wird dieser gespeichert. Sind weitere Zielorte für einen Umgebungsbereich vorhanden, werden die Zielorte hinsichtlich ihrer Priorität untereinander verglichen. Der Zielort mit der höchsten Priorität wird als wahrscheinlichster Zielort definiert und eine Route ausgehend von der aktuellen Fahrzeugposition zum wahrscheinlichsten Zielort berechnet. Verlässt der Fahrer die berechnete Route zum wahrscheinlichsten Zielort, wird dieser Zielort hinsichtlich seiner Priorität abgestuft. Dieser Zielort wird dann nicht mehr als wahrscheinlichster Zielort betrachtet.
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Anhand der Prioritäten werden Wahrscheinlichkeiten definiert. Dem Zielort mit der höchsten Priorität wird die höchste Wahrscheinlichkeit zugeordnet. Demnach handelt es sich bei dem Zielort mit der höchsten Priorität auch um den wahrscheinlichsten Zielort. Innerhalb des vorwärtigen aktuellen Umgebungsbereichs wird der wahrscheinlichste Zielort in Abhängigkeit einer dem individuellen Zielort zugeordneten Priorität ausgewählt und als Zielort der möglichen Route verwendet. Weitere mögliche Zielorte mit niedrigerer Priorität werden mit abgestuften Wahrscheinlichkeiten versehen.
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Für Landstraßen wird die wahrscheinlichste Route aus einer Kombination von wahrscheinlichstem Zielort innerhalb des vordefinierten Umgebungsbereichs und einer Wechselwahrscheinlichkeit zwischen unterschiedlichen Straßenkategorien verwendet. Es wird davon ausgegangen, dass der Fahrer des Fahrzeugs nicht dazu neigt, die Straßenkategorie zu wechseln, sofern dies nicht notwendig ist. Ein Wechsel der Straßenkategorie findet nur statt, wenn zum Fortsetzen der Fahrt keine andere Möglichkeit besteht. Für das Wahrscheinlichkeitsmodell wird deshalb ein Wechsel der Straßenkategorie während einer Fahrt als unwahrscheinlich angesehen und der Wechsel der Straßenkategorie mit einer entsprechenden Wahrscheinlichkeit belegt. Es werden individuelle Wahrscheinlichkeiten für den Wechsel zwischen verschiedenen Straßenkategorien definiert. Ist ein Wechsel der Straßenkategorie notwendig, wird eine Prioritätsliste verwendet. Mittels der Prioritätsliste wird die favorisierte Auswahl beim Wechsel der Straßenkategorie definiert, wenn mehrere verschiedene, aber von der aktuellen Straßenkategorie abweichende Straßenkategorien zur Auswahl stehen. Diese Prioritätsliste kann allgemeingültig sein oder individuell für jede Straßenkategorie definiert sein. So kann beispielsweise eine Prioritätsliste für eine Autobahn den Wechsel der Straßenkategorie zu einer Landstraße als höchste Priorität ansehen. Weiterhin kann beispielsweise eine Prioritätsliste einer Wohngebietsstraße einen Wechsel der Straßenkategorie zu einer städtischen Hauptstraße als höchste Priorität ansehen. Die Prioritätsliste kann zudem den Verlauf bei mehrmaligem Wechsel der Straßenkategorie einbeziehen.
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Die Einzelwahrscheinlichkeiten zum Wechsel der Straßenkategorie und zu Straßenkreuzungen werden zu einer Gesamtwahrscheinlichkeit multipliziert. Die Gesamtwahrscheinlichkeit der möglichen Route wird aus einem Produkt von Einzelwahrscheinlichkeiten berechnet, wobei wenigstens eine Wahrscheinlichkeit für einen Wechsel zwischen verschiedenen Straßenkategorien und/oder eine Wahrscheinlichkeit zum Abbiegen an einer Straßenkreuzung einbezogen wird. Innerhalb des betrachteten Umgebungsbereichs wird so die wahrscheinlichste Route als voraussichtlich zurückzulegende Route ermittelt.
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Befindet sich das Fahrzeug auf einer Autobahn, wird davon ausgegangen, dass die Autobahn vorrangig nicht verlassen wird. Es werden dann keine weiteren Betrachtungen durchgeführt.
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Ausführungsbeispiel
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Beispielhaft wird hier eine Ausführung des erfindungsgemäßen Routenprädiktionsverfahrens dargestellt. In den dazugehörigen Figuren zeigt:
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1: eine schematische Darstellung einer Stadtkarte 1 mit einem aktuellen Umgebungsbereich 2 und einem wahrscheinlichsten Zielort 3 vor einer Abbiegung und
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2: eine schematische Darstellung der Stadtkarte 1 mit einem neuen aktuellen Umgebungsbereich 2 und einem neuen wahrscheinlichsten Zielort 3 nach einer Abbiegung.
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Die beispielhafte Ausführung des Routenprädiktionsverfahrens zur Bestimmung einer von einem Fahrzeug 4 voraussichtlich zurückzulegenden Route 5 unter Verwendung eines Wahrscheinlichkeitsmodells für städtische Hauptstraßen und Landstraßen umfasst die Bereitstellung eines abgegrenzten Umgebungsbereichs 2, innerhalb dessen mögliche Zielorte 6 definiert werden. Die möglichen Zielorte 6 unterscheiden sich durch eine zielortindividuelle Priorität, welche in Abhängigkeit der aktuellen Zeit, der Funktion, der Lage innerhalb des Umgebungsbereichs und/oder der Beliebtheit definiert wird.
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Es ist Freitag, 17:30 Uhr. Ein Fahrer fährt mit seinem mit einem Elektromotor ausgestatteten Fahrzeug 4 in einen Innenbereich einer Stadt, dargestellt als Stadtkarte 1. Dazu fährt er auf einer Landstraße 7 auf eine erste Straßenkreuzung 8 zu, welche die Landstraße 7 mit einer städtischen Hauptstraße 9 der Stadt verbindet, dargestellt in 1. Ausgehend von der aktuell ermittelten Fahrzeugposition und der aktuell ermittelten Fahrtrichtung des Fahrzeugs 4 wird ein aktueller vorwärtiger Umgebungsbereich 2 definiert. Innerhalb des in Fahrtrichtung definierten Umgebungsbereichs 2 sind mehrere mögliche Zielorte 6 ermittelt worden. Die möglichen Zielorte 6 weisen unterschiedliche Prioritäten auf, welche in Abhängigkeit der Zeit, der Funktion, der Lage und der Beliebtheit innerhalb des aktuellen Umgebungsbereichs 2 ermittelt wurden. Die höchste Priorität wird für ein beliebtes Einkaufszentrum als möglicher Zielort 6 bestimmt. Die im Vergleich mit den weiteren möglichen Zielorten 6 höchste Priorität wird erreicht, da für den Wochentag Freitag und für die Tageszeit 17:30 Uhr dieses Einkaufszentrum höher bewertet werden. Des Weiteren handelt es sich um ein beliebtes Einkaufszentrum, da es von Menschen vorrangig gegenüber anderen Einkaufszentren frequentiert wird. Das beliebte Einkaufszentrum wird für den aktuellen Umgebungsbereich 2 als wahrscheinlichster Zielort 3 erkannt. Diesem wahrscheinlichsten Zielort 3 wird eine im Vergleich mit den weiteren möglichen Zielorten 6 höchste Wahrscheinlichkeit, beispielsweise einhundert Prozent zugeordnet. Ausgehend von der aktuellen Fahrzeugposition wird eine wahrscheinlichste Route zum wahrscheinlichsten Zielort 3 bestimmt. Die wahrscheinlichste Route wird als voraussichtlich zurückzulegende Route 5 betrachtet.
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Da der Fahrer mit seinem Fahrzeug an der ersten Straßenkreuzung 8 nach rechts auf die städtische Hauptstraße 9 abbiegt und der vorwärtige Umgebungsbereich 2 stets in Fahrtrichtung definiert wird, verändert sich der aktuelle Umgebungsbereich 2, so dass innerhalb des aktuellen Umgebungsbereichs 2 neue mögliche Zielorte 6 erkannt werden, dargestellt in 2. Die vorherigen möglichen Zielorte 6, dargestellt in 1, werden hinsichtlich Ihrer Priorität auf null gesetzt. Innerhalb des aktuellen Umgebungsbereichs 2 sind mehrere neue mögliche Zielorte 6 erkannt worden, wobei auch hier ein weiteres beliebtes Einkaufszentrum der Stadt die höchste Priorität und somit die höchste Wahrscheinlichkeit erhält, dargestellt in 2. Der wahrscheinlichste Zielort 3 des aktuellen Umgebungsbereichs 2 wird wieder für die Ermittlung der wahrscheinlichsten Route ausgehend von der aktuellen Fahrzeugposition verwendet. Aus dem Vergleich der Gesamtwahrscheinlichkeiten der individuell möglichen Routen zum wahrscheinlichsten Zielort 3 wird die Route mit der höchsten Wahrscheinlichkeit als voraussichtlich zurückzulegende Route 5 identifiziert.
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Bezugszeichenliste
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- 1
- Stadtkarte
- 2
- Umgebungsbereich
- 3
- wahrscheinlichster Zielort
- 4
- Fahrzeug
- 5
- voraussichtlich zurückzulegende Route
- 6
- Zielort
- 7
- Landstraße
- 8
- Straßenkreuzung
- 9
- städtische Hauptstraße
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ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Zitierte Patentliteratur
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- DE 102010007851 A1 [0003]
